論文の概要: Distributed Learning of Finite Gaussian Mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10412v3
• Date: Wed, 10 Nov 2021 20:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:41:43.551646
• Title: Distributed Learning of Finite Gaussian Mixtures
• Title（参考訳）: 有限ガウス混合系の分散学習
• Authors: Qiong Zhang and Jiahua Chen
• Abstract要約: 有限ガウス混合系の分散学習における分割・対数アプローチについて検討する。 新しい推定器は整合性を示し、いくつかの一般的な条件下ではルート-nの整合性を保持する。 シミュレーションおよび実世界のデータに基づく実験により、提案手法はグローバル推定器と同等の統計的性能を有することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.652015112462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in information technology have led to extremely large datasets that are often kept in different storage centers. Existing statistical methods must be adapted to overcome the resulting computational obstacles while retaining statistical validity and efficiency. Split-and-conquer approaches have been applied in many areas, including quantile processes, regression analysis, principal eigenspaces, and exponential families. We study split-and-conquer approaches for the distributed learning of finite Gaussian mixtures. We recommend a reduction strategy and develop an effective MM algorithm. The new estimator is shown to be consistent and retains root-n consistency under some general conditions. Experiments based on simulated and real-world data show that the proposed split-and-conquer approach has comparable statistical performance with the global estimator based on the full dataset, if the latter is feasible. It can even slightly outperform the global estimator if the model assumption does not match the real-world data. It also has better statistical and computational performance than some existing methods.
• Abstract（参考訳）: 情報技術の進歩は、しばしば異なるストレージセンターに保存される非常に大きなデータセットにつながった。 既存の統計手法は、統計的妥当性と効率を保ちながら、結果の計算障害を克服するために適応する必要がある。 分数過程、回帰解析、主固有空間、指数族など、多くの領域でスプリット・アンド・コンカレントアプローチが適用されている。 有限ガウス混合系の分散学習における分割・対数アプローチについて検討する。 我々は,削減戦略を推奨し,効果的なmmアルゴリズムを開発した。 新しい推定器は整合性を示し、いくつかの一般的な条件下でルート-n整合性を保持する。 シミュレーションと実世界のデータに基づく実験では、もし後者が実現可能であれば、提案手法が全データセットに基づくグローバル推定器と同等の統計性能を持つことを示す。 モデル仮定が実世界データと一致しない場合、グローバル推定器をわずかに上回ることさえある。 また、既存の手法よりも統計や計算性能が優れている。

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